陳 偉,劉建宏,任 毅,涂 釧,閆志偉

(1. 重慶交通大學(xué) 航空學(xué)院,重慶 400074; 2. 南京航空航天大學(xué) 能源與動力學(xué)院,江蘇 南京 210016;3. 綠色航空能源動力重慶市重點實驗室,重慶 401130)

0 引 言

近年來,具有垂直起降特性的多旋翼無人機在應(yīng)急救援、物資運送等領(lǐng)域表現(xiàn)出巨大優(yōu)勢[1],獲得了快速發(fā)展。但目前動力電池能量密度受限,純電多旋翼無人機無法實現(xiàn)長時間空中停留[2]。增程式混合動力系統(tǒng)的出現(xiàn)打破了這種限制,它不僅能有效提高多旋翼無人機的續(xù)航能力,且具備綠色低碳優(yōu)勢。增程式混合動力系統(tǒng)通常由發(fā)動機和動力電池兩個動力源組成,其燃油經(jīng)濟性與能量管理策略直接相關(guān),可以說能量管理策略就是油電混合動力系統(tǒng)的“大腦”[3-4]。

增程式混合動力系統(tǒng)的能量管理策略主要分為優(yōu)化型和規(guī)則型[5]。優(yōu)化型能量管理策略方面,牛禮民等[6]提出了一種基于全局優(yōu)化算法的能量管理策略,取得了一定的省油效果。但優(yōu)化型能量管理策略計算量大,對硬件配置要求高,很難投入到實際應(yīng)用中。規(guī)則型能量管理策略主要分為主要恒溫器式、功率跟隨型、多工作點和復(fù)合型(恒溫器與功率跟隨型相結(jié)合)能量管理策略,其優(yōu)點在于計算量低、實用性強,缺點在于魯棒性和自適應(yīng)性相對較差[5-7]。劉小涵等[8]提出了一種規(guī)則型的功率跟隨能量管理控制策略,提高了無人機的續(xù)航能力;鄧智輝等[9]提出一種多工作點能量管理策略,并在不同行駛工況下分別對多工作點、恒溫器、混合多工作點控制策略進行仿真驗證,證明了其策略具有省油性;趙勇等[10]根據(jù)推土機發(fā)動機最佳燃油消耗功率曲線,提出了一種復(fù)合型控制策略,提高了推土機的燃油經(jīng)濟性。

對于規(guī)則型策略的研究較多,但仍然存在能量管理策略優(yōu)化的不足、電池充放電狀態(tài)考慮不足等問題。模糊邏輯算法具有很強的魯棒性和自適應(yīng)性[11],可改善發(fā)動機的燃油經(jīng)濟性和穩(wěn)定性;復(fù)合型能量管理策略兼具恒溫器式和功率跟隨型能量管理策略的優(yōu)點[12],適合增程式無人機能量管理。筆者針對增程式無人機混合電推進系統(tǒng),以提高穩(wěn)定性和燃油經(jīng)濟性為目標(biāo),建立增程式無人機仿真模型,提出了一種模糊復(fù)合型控制策略,并將其與復(fù)合型能量管理策略、純油驅(qū)動在相同的工況下作對比,驗證其燃油經(jīng)濟性和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

筆者的增程式混合動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu),如圖1。

圖1 增程式混合動力系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig. 1 Structure of the extended range hybrid power system

從圖1可看出,該增程式無人機有動力電池和發(fā)動機兩個能量源,動力電池的電能輸出通過電流/電壓計模塊后輸入到電機,電機與螺旋槳機械連接;電流電壓計將電流電壓信號傳遞給增程式混合動力系統(tǒng)電控系統(tǒng),經(jīng)其策略運算后將發(fā)動機節(jié)氣門信號傳遞給發(fā)動機,發(fā)動機與發(fā)電機機械連接產(chǎn)生電能;同時,發(fā)動機與冷卻風(fēng)扇機械連接,降低發(fā)動機溫度;發(fā)電機輸出的交流電通過整流器整流后輸出給電機。筆者的能量管理策略是通過監(jiān)視動力電池輸出、工況和無人機控制信號的改變來控制發(fā)動機的輸出,從而實現(xiàn)動力源的分配與控制。

2 系統(tǒng)建模

2.1 發(fā)動機建模

發(fā)動機建模方法主要有理論建模法和試驗建模法。理論建模法是建立一系列高階的線性方程與非線性方程組成數(shù)學(xué)模型,但其參數(shù)難以獲取且建模周期過長,不適用筆者系統(tǒng)。筆者采用試驗建模法(查表法),采用數(shù)據(jù)擬合的方法建立發(fā)動機輸入輸出關(guān)系,模擬發(fā)動機工作過程。利用MATLAB/ Simulink中的Lookup Table模塊建立發(fā)動機模型,試驗數(shù)據(jù)(如轉(zhuǎn)速、節(jié)氣門與轉(zhuǎn)矩之間的關(guān)系等)通過發(fā)動機臺架實驗得。通過臺架實驗獲得發(fā)動機萬有特效曲線,如圖2。

圖2 發(fā)動機萬有特性曲線Fig. 2 Engine universal characteristic curve

通過發(fā)動機臺架實驗可以得到發(fā)動機穩(wěn)態(tài)輸出轉(zhuǎn)矩、節(jié)氣門開度與轉(zhuǎn)速的關(guān)系如式(1):

Te=f(n,α)

(1)

式中:Te為發(fā)動機輸出轉(zhuǎn)矩;n為發(fā)動機轉(zhuǎn)速;α為節(jié)氣門開度。

臺架實驗可獲得發(fā)動機燃油消耗率與當(dāng)前轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速之間的關(guān)系如式(2):

be=f(n,Te)

(2)

式中:be為發(fā)動機燃油消耗率。

2.2 發(fā)電機建模

發(fā)電機能將發(fā)動機的機械能轉(zhuǎn)換為電能,選用的是永磁同步電機,其既可作電機也可作發(fā)電機使用,筆者只選其作發(fā)電機使用。發(fā)電機建模同樣采用試驗建模法,發(fā)電機產(chǎn)生的交流電通過整流器整流后輸出給負(fù)載,負(fù)載需求電為直流電。筆者忽略發(fā)電機輸出的交流電部分,直接測量整流后的直流電相關(guān)數(shù)據(jù),將發(fā)電機、整流器做為整體建模,其轉(zhuǎn)矩、轉(zhuǎn)速與輸出功率之間關(guān)系如式(3):

Pa/(1 000η)=Ta·Na/9 549

(3)

式中:Pa為發(fā)電機輸出功率;η為發(fā)電機工作效率;Ta為發(fā)電機輸入轉(zhuǎn)矩;Na為發(fā)電機輸入轉(zhuǎn)速。

發(fā)電機與發(fā)動機間為純機械連接,其轉(zhuǎn)矩平衡方程如式(4):

Te-Ta-Tf=Ja·dNa/dt

(4)

式中:Tf為冷卻風(fēng)扇輸入轉(zhuǎn)矩;Ja為發(fā)電機轉(zhuǎn)動慣量;t為工作時間。

2.3 發(fā)動機冷卻風(fēng)扇建模

冷卻風(fēng)扇與發(fā)動機機械連接,采用試驗建模方法建模,其主要作用是在無人機飛行時通過發(fā)動機的轉(zhuǎn)矩帶動風(fēng)扇旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生氣流降低發(fā)動機缸頭溫度。臺架實驗中冷卻風(fēng)扇的轉(zhuǎn)矩-轉(zhuǎn)速關(guān)系如圖3。

圖3 冷卻風(fēng)扇轉(zhuǎn)矩-轉(zhuǎn)速曲線Fig. 3 Torque-speed curve of cooling fan

2.4 動力電池建模

動力電池的等效電路模型主要有戴維寧模型、一階阻容模型、PNGV模型等。通過綜合分析后,筆者系統(tǒng)采用忽略溫度影響二階戴維寧模型,其等效電路如圖4。此模型采用兩個RC并聯(lián)回路,其中一個RC電路模擬電化學(xué)極化,另一個模擬濃差極化,能夠使電池電化學(xué)回路更加貼近實際。

圖4 二階戴維寧等效電路模型Fig. 4 Second-order Thevenin equivalent circuit model

圖4中:U0為電池電壓;C0為電池容量;R1為電池內(nèi)阻;R2和C1為模擬電化學(xué)極化的電阻和電容;R3和C2為模擬濃差極化的電阻和電容;Ut為輸出電壓。

由圖4可知,Ut的表達如式(5):

Ut=U0-IR1-U1-U2

(5)

式中:I為電路電流;U1為R2、C1電路上的電壓;U2為R3、C2電路上的電壓。

電池的SOC值計算如式(6):

Soc/dt=-ηbI/C0

(6)

式中:ηb為電池充放電效率;Soc為動力電池的荷電狀態(tài)。

將電池SOC值限制在50%～80%工作區(qū)間內(nèi),以對減小電池工作效率和工作壽命的影響。預(yù)留50%的電量,是為保證混動系統(tǒng)因故障停止工作時無人機能安全降落。

2.5 負(fù)載電阻建模

筆者模型的負(fù)載以等效負(fù)載電阻來代替,將6個并聯(lián)運行的電機等效為一個負(fù)載電阻,分別以不同的阻值來模擬不同工況。

負(fù)載電阻的阻值可通過飛機實際試飛得到,步驟為將滿載荷的混合動力無人機以動力電池作為單一動力源進行驅(qū)動,飛行工況為:怠速、爬升、懸停、巡航和降落共5個,記錄動力電池輸出的電流和電壓,得到無人機在各工況下的等效阻值,如表1。

表1 工況-等效阻值關(guān)系Table 1 Relationship between working conditions and equivalent resistance values

3 能量管理策略

無人機飛行工況中,怠速工況下所消耗的功率最低,而爬升時所消耗的功率最高的功率。由于混合動力無人機功率需求大,為了減少發(fā)動機啟動頻率,筆者設(shè)計的模糊復(fù)合型能量管理策略沒有純電驅(qū)動的工作模式,主要工作模式有:混合輸出模式和行車充電模式。

除了動力電池預(yù)先儲備的電能,無人機所需的其余能量全部來自增程器,因此有效控制無人機的節(jié)氣門開度就能實現(xiàn)筆者的能量管理策略目標(biāo)。采用模糊復(fù)合型能量管理策略仔細(xì)分配了無人機在不同工況、SOC值下的動力電池的充放電模式,通過與純油驅(qū)動、復(fù)合型能量管理策略驅(qū)動作對比驗證其有效性。

3.1 純油驅(qū)動

在純油驅(qū)動下,無人機所有的能連來源都來自發(fā)動機,電池只在發(fā)動機啟動時提供能量。純油驅(qū)動的基本思想是:時實監(jiān)測整個系統(tǒng)總的電流、電壓,計算出系統(tǒng)負(fù)載的阻值,再通過電阻轉(zhuǎn)速換算得出系統(tǒng)需求的發(fā)動機轉(zhuǎn)速,通過PID控制算法控制節(jié)氣門開度,反饋量為系統(tǒng)轉(zhuǎn)速。

3.2 復(fù)合型能量管理策略

復(fù)合型能量管理策略結(jié)合了恒溫器式與功率跟隨型兩種能量管理策略的優(yōu)點,減少油耗的同時也減少了動力電池大功率充放電時間。此策略需要對發(fā)動機運行區(qū)間進行限制,以保證其燃油經(jīng)濟性。筆者使用如圖2的發(fā)動機的萬有特性曲線,可根據(jù)萬有特性曲線結(jié)合飛行工況限制發(fā)動機的運行區(qū)間,使發(fā)動機工作在燃油消耗率小的區(qū)間,增程式無人機有發(fā)動機和動力電池兩個動力源,合理分配動力源的輸出,需要對工況也就是需求的功率Preq進行分類,各工況下的Preq如表2。

表2 工況-功率關(guān)系Table 2 Relationship between working conditions and power

以表2為依據(jù),將需求功率分為3類:①Preq>1.5 kW,功率需求為高功率Ph;②Preq<1.3 kW時,功率需求為低功率Pl;1.3 kW≤Preq≤1.5 kW,功率需求為中功率Pm。

復(fù)合型能量管理策略結(jié)構(gòu)圖如圖5,由PID算法控制發(fā)動機輸出功率。

圖5 復(fù)合型能量管理策略結(jié)構(gòu)Fig. 5 Composite energy management strategy structure

在限制發(fā)動機輸出功率和SOC值大小的情況下,考慮串聯(lián)混動無人機的每個工況,根據(jù)不同的需求功率、SOC值,動力電池與發(fā)動機的輸出情況也不同,其基本思路是:SOC充足時,發(fā)動機盡量工作在高燃油經(jīng)濟區(qū)間,SOC不足時,發(fā)動機作為單獨的能量源為無人機與動力電池提供能量。能量管理策略被分為兩種狀態(tài),對應(yīng)的兩種工作模式:行車充電模式和混合輸出模式,狀態(tài)轉(zhuǎn)換的條件是SOC值,復(fù)合型能量管理策略規(guī)則如圖6。

圖6 能量管理策略流程Fig. 6 Flow chart of energy management strategy

1)能量管理策略剛啟動時處于混合輸出模式,在此模式下循環(huán)判定:若Preq=Ph且Soc>0.5時,發(fā)動機與動力電池共同為增程式無人機提供能量;若Preq=Ph且Soc<0.5時,轉(zhuǎn)至行車充電模式;若Preq=Pl且Soc>0.5時,主要由發(fā)動機作為能量源輸出,動力電池提供功率改變較大時功率的差額補償Pb;若Preq=Pl且Soc<0.5時,轉(zhuǎn)至行車充電模式;若Preq=Pm且Soc>0.5時,發(fā)動機與動力電池共同為增程式無人機提供能量;若Preq=Pm且Soc<0.5時,轉(zhuǎn)至行車充電模式。其流程如圖6(a)。

2)能量管理策略進入行車充電模式后進行循環(huán)判定:若Preq=Ph且Soc>0.8時,轉(zhuǎn)至混合輸出模式;若Preq=Ph且Soc<0.8時,主要由發(fā)動機作為能量源輸出,動力電池起差額補償作用;若Preq=Pl且Soc>0.8時,轉(zhuǎn)至混合輸出模式;若Preq=Pl且Soc<0.8時,發(fā)動機作為單動力源為無人機與動力電池提供能量;若Preq=Pm且Soc>0.8時,轉(zhuǎn)至混合輸出模式;若Preq=Pm且Soc<0.8時,發(fā)動機作為單動力源為無人機與動力電池提供能量。其流程如圖6(b)。

3.3 模糊復(fù)合型能量管理策略

3.1、 3.2節(jié)都是基于確定模型來制定的相應(yīng)規(guī)則,無人機實際飛行環(huán)境復(fù)雜多變,與仿真環(huán)境存在一定的差異。模仿人類思考方式的模糊邏輯算法更適合復(fù)雜環(huán)境,模糊邏輯對仿真模型精度要求不高且對外接干擾抗性更強。且利用模糊邏輯算法可進一步優(yōu)化復(fù)合型能量管理策略燃油經(jīng)濟性和系統(tǒng)穩(wěn)定性。

將3.2節(jié)中的兩種狀態(tài)(混合輸出模式和行車充電模式)改為兩種并聯(lián)的模糊邏輯算法,分別是模糊控制1、2。兩個算法輸入分別是負(fù)載內(nèi)阻R和ΔSoc1以及負(fù)載內(nèi)阻R和ΔSoc2,其中ΔSoc1為Soc與下限值的50%的差,ΔSoc2為上限值的80%與Soc的差。輸出為動力電池的充放電模式,其結(jié)構(gòu)如圖7。

圖7 模糊復(fù)合型能量管理策略結(jié)構(gòu)Fig. 7 Fuzzy composite energy management strategy structure

無人機在飛行過程中會受到各種擾動,飛控為對抗這種擾動會調(diào)整各個電機的轉(zhuǎn)速,在模型中表現(xiàn)為負(fù)載阻值會受到無規(guī)則干擾。為了減少外界擾動的影響,筆者將發(fā)動機輸出功率運算的輸入改為了無人機油門信號與動力電池充放電模式,兩個輸入都處于一種較為穩(wěn)定的狀態(tài),這樣可以使發(fā)動機工作在更穩(wěn)定狀態(tài)。

模糊控制1、2有兩個輸入和一個輸出,都被分為了5個模糊狀態(tài)。輸入R和ΔSoc1、ΔSoc2的模糊子集為LB(即R、ΔSoc1、ΔSoc2均取最低值)、LS(即R、ΔSoc1、ΔSoc2均取較低值)、Z(即R、ΔSoc1、ΔSoc2均取適中值)、HS(即R、ΔSoc1、ΔSoc2均取較高值)和HB(即R、ΔSoc1、ΔSoc2均取最高值);輸出動力電池充放電模式的模糊子集為HD(高倍率放電)、LD(低倍率放電)、N(空閑狀態(tài))、LC(低倍率充電)和HC(高倍率充電)。

隸屬度函數(shù)決定控制的靈敏度,是精確量與模糊量之間的關(guān)鍵。模糊控制1、2有同一個輸入變量R,采用同一個隸屬度函數(shù)。如圖8(a),中間3個模糊子集采用三角形隸屬度函數(shù),兩邊的子集采用梯形隸屬度函數(shù)。為保證動力電池狀態(tài),將SOC控制在一定范圍內(nèi),能量管理策略將會在兩個模糊控制間相互轉(zhuǎn)換,ΔSOC1是屬于放電模式下的模糊變量,其范圍在0～50,以梯形隸屬度函數(shù)均分此變量,得到如圖8(b)的隸屬度函數(shù)。輸出動力電池充放電模式范圍為0～5,均分此輸出變量,因為充電模式下動力電池充放電狀態(tài)主要在0～3,因此此區(qū)間采用梯形隸屬度函數(shù),剩余變量區(qū)間采用三角隸屬度函數(shù),如圖8(c)。

圖8 模糊控制1輸入/輸出隸屬度函數(shù)Fig. 8 Fuzzy control 1 input/output membership function

完成模糊控制1輸入/輸出的隸屬度函數(shù)選擇后,需要進行模糊規(guī)則制定?！癿amdani”作為一種模糊推理方法,與人類適應(yīng)的語言表達意圖更為接近,因此選擇“mamdani”推理[13],同時選擇重心法為解模糊方法。模糊控制1的模糊規(guī)則庫如表3。

表3 模糊控制1的模糊規(guī)則庫Table 3 Fuzzy rule library for fuzzy control 1

模糊控制1、2有一個共同的輸入變量R,且模糊子集以及隸屬度函數(shù)也是相同的。ΔSoc2的隸屬度函數(shù)采用梯形隸屬度函數(shù),如圖9(a)。輸出子集與模糊控制1輸出子集相同,隸屬度函數(shù)不同,HD、LD采用三角隸屬度函數(shù),其余采用梯形隸屬度函數(shù),如圖9(b)。

圖9 模糊控制2輸入/輸出隸屬度函數(shù)Fig. 9 Fuzzy control 2 input/output membership function

圖10 增程式無人機仿真系統(tǒng)模型Fig. 10 Model of the simulation system for the extended range UAV

隸屬度函數(shù)設(shè)計完成之后,需要對制定模糊控制2的模糊規(guī)則,推理方法與解模糊方法與同樣采用“mamdani”推理與重心法解模糊,具體規(guī)則如表4。

表4 模糊控制2的模糊規(guī)則庫Table 4 Fuzzy rule library for fuzzy control 2

4 仿真與分析

完成了建模與能量管理策略的設(shè)計,需要對其進行對比驗證?；贛ATLAB/Simulink搭建的仿真平臺如圖13,動力電池容量為6.6 Ah,Ib、Vb為電池輸出的電流、電壓;Ia、Va為發(fā)電機輸出的電流、電壓;Te、Tf和Ta分別表示發(fā)動機轉(zhuǎn)矩、冷卻風(fēng)扇轉(zhuǎn)矩和發(fā)電機轉(zhuǎn)矩;Th表示節(jié)氣門開度;Speed表示系統(tǒng)轉(zhuǎn)速。

4.1 工況與干擾設(shè)置

由表1可知,增程式無人機的飛行工況主要有:怠速、爬升、懸停、巡航和降落,筆者取仿真總時長3 000 s,設(shè)置運行工況為:怠速(200 s)→爬升(200 s)→懸停(800 s)→巡航(500 s)→懸停(100 s)→爬升(100 s)→懸停(800 s)→降落(250 s)→怠速(50 s),如圖11。

圖11 仿真工況設(shè)置Fig. 11 Setting of simulation working condition

除了要考慮各種飛行工況外,還需要考慮無人機在低空飛行時遇到的各種氣流干擾。額外設(shè)定一組工況來模擬無人機巡航階段受到氣流擾動時的情況,此工況仿真時長200 s,如圖12。根據(jù)飛行動力學(xué)和空氣動力學(xué)相關(guān)理論,將氣流擾動設(shè)置為多種氣流相互疊加形成的擾動,這個擾動在模型上體現(xiàn)為正弦波與隨機擾動相互疊加[11]。

圖12 氣流擾動工況設(shè)置Fig. 12 Setting of airflow disturbance conditions

4.2 仿真及其結(jié)果分析

通過仿真后的的數(shù)據(jù)得出發(fā)動機不同策略下的燃油消耗率的平均值,如表5。

表5 不同策略下平均燃油消耗率對比Table 5 Comparison of average fuel consumption rates under different strategies

從表5可以看出,純油驅(qū)動平均燃油消耗率最高,模糊復(fù)合型能量管理策略平均燃油消耗率比純油驅(qū)動和復(fù)合型能量管理策略分別低了3.5%和1.5%,由此可知,在相同的飛行工況下,發(fā)動機在模糊復(fù)合型能量管理策略驅(qū)動下平均負(fù)載得到了有效的降低。

3種能量管理策略燃油消耗量的對比如圖13,其燃油消耗量分別是:純油驅(qū)動:708.6 g;復(fù)合型能量管理策略:666.7 g;模糊復(fù)合型能量管理策略:651.4 g。由此可知,在3 000 s的相同飛行工況下,模糊復(fù)合型控制策略要比純油驅(qū)動節(jié)油8.1%,比復(fù)合型能量管理策略節(jié)油2.2%,整機燃油經(jīng)濟性得到提升。

圖13 3種能量管理策略燃油消耗量對比Fig. 13 Comparison of fuel consumption among three kinds of energy management strategies

復(fù)合型能量管理策略與模糊復(fù)合型能量管理策略電池SOC值對比如圖14。復(fù)合型能量管理策略剩余SOC值為59%,對比模糊復(fù)合型能量管理策略剩余的60%,電池使用量少1%,可見模糊復(fù)合型能量管理策略有更高的能量利用率。

圖14 SOC值對比Fig. 14 Comparison of SOC values

無人機受氣流干擾時發(fā)動機轉(zhuǎn)速變化如圖15。

圖15 氣流干擾下轉(zhuǎn)速對比Fig. 15 Speed comparison under airflow interference

由圖15可見,因復(fù)合型能量管理策略驅(qū)動與純油驅(qū)動波動相同,因此,只顯示了模糊復(fù)合型能量管理策略的波動。復(fù)合型能量管理策略轉(zhuǎn)速波動約130 r/min,而模糊復(fù)合型能量管理策略轉(zhuǎn)速波動約為80 r/min,比起復(fù)合型能量管理策略要少50 r/min。除此之外,其波動頻率也低于復(fù)合型控制策略。由此可知,在模糊復(fù)合型能量管理策略控制下的混動系統(tǒng)具有更高的穩(wěn)定性。

5 結(jié) 論

1)筆者以增程式混合動力無人機結(jié)構(gòu)為原型,通過實驗與理論相結(jié)合的方法搭建了增程式無人機仿真模型。

2)提出了模糊控制結(jié)合復(fù)合型能量管理策略的方法,設(shè)計了純油、復(fù)合型能量管理策略和模糊復(fù)合型能量管理策略,選取時長3 000 s的典型工況,以MATLAB/ Simulink為整機仿真平臺為基礎(chǔ)進行仿真實驗。

3)仿真結(jié)果表明,模糊復(fù)合型能量管理策略的平均燃油消耗率比純油驅(qū)動、復(fù)合型能量管理策略低了3.5%和1.5%,發(fā)動機的平均負(fù)載得到了降低。同時,模糊復(fù)合型能量管理策略的燃油消耗量比純油驅(qū)動、復(fù)合型能量管理策略低了8.1%和2.2%,整機燃油經(jīng)濟性得到了改善。

4)在提高面對擾動的穩(wěn)定性方面,模糊復(fù)合型能量管理策略同樣具有優(yōu)勢,仿真結(jié)果表明,在相同擾動的情況下,模糊復(fù)合型能量管理策略系統(tǒng)轉(zhuǎn)速波動比復(fù)合型能量管理策略系統(tǒng)轉(zhuǎn)速波動要少50 r/min,系統(tǒng)穩(wěn)定性得到了不少的提升。